Approaches to modeling intramammary infections in dairy cattle

In this paper, three approaches (Markov processes, discrete-event simulation, and differential equations) to modeling intramammary infections (IMI; focusing on the dynamic changes between uninfected, subclinical, and clinical udder-health states) are described. The objectives were to describe the various approaches to modeling intramammary infections, determine if simulations of the examples of the three approaches yield stable prevalences, and discuss the approaches' limitations. The literature review showed that there is no agreement on the proportion of animals that change health states. The approach of discrete-event simulation modeling included the most cow-level risk factors and udder-health states (hence, was judged to replicated best the dynamics of the infection process) and yielded stable prevalences for all udder-health states. However, there remain parts of the dynamics that need further research. These include the pathogen-specific probabilities and times of occurrence for: regression of clinical IMI to subclinical IMI, flare-up of subclinical IMI to clinical IMI, and incidence of subclinical IMI. Also, the assumption in all current approaches of homogenous mixing is violated because the primary contact structure for contagious pathogens during milking is either between cows through residual infectious milk in the milking machine or within a cow by vacuum fluctuations or teat-cup liner slips. Better contact structures should be incorporated so that the effects of control strategies can be better-estimated. Moreover, the three modeling approaches discussed assumed that all non-infected quarters are susceptible to infection—which might be denied by work in genetic resistance.     

基于变权重法的Pareto轨迹多目标进化算法

大多数现有的多目标进化算法 (MOEA- Multiobjective Evolutionary Algorithm )都是基于 Pareto机制的 ,如 NPGA (Niched Pareto Genetic Algorithm ) ,NSGA(Non- dom inated Sorting Genetic Algorithm )等。这些算法的每一个循环都要对种群中的部分或全部个体进行排序或比较 ,计算量很大。文中介绍了一种基于变权重线性加权的 Pareto轨迹法 - WSTPEA(Weighted Sum Approach and Tracing Pareto Method) ,该算法不是同时求得所有可能的非劣解 ,而是每执行一个循环步骤求得一个非劣解 ,通过权重变化次数控制算法循环的次数 ,从而使整个种群遍历 Pareto曲线 (面 )。文中给出了算法的详细描述和流程图 ,并且对两个实验测试问题进行了计算 ,最后对结果进行了分析     

马尔可夫过程在基金投资中的应用

马尔可夫过程是一个有着广泛应用的随机过程模型．作者应用此理论解决基金投资问题，得到了一种预测市价走势、确定买卖最佳时机的方法，以期投资收益最佳，并以基金普丰为例，验证了此数学模型的可行性和实用性．     

利用Markov过程预测安吉土地利用格局的变化

根据浙江安吉山区2个时期山地资源清查资料获得的土地利用类型数据,成功地确定了土地利用类型的转移矩阵,并用Markov链模型预测了该山区土地利用类型变化趋势.结果表明,当前该区的土地利用格局正处在一种荒山、农田、居民点及水域逐渐减少,林地、果园用地逐渐增加的变化状态,而且这种变化将持续很长时间,最后达到以山区林地78.4%为主体,同时湿地在不断减少的新的土地利用格局.表3参11     

基于AR特征的刀具状态识别方法

通过分析切削过程刀具产生的振动信号的特点,引入自回归(AR)模型来表征刀具切削过程的工作状态;并利用隐Markov模型(HMM)对经AR模型处理后得到的特征向量(AR系数)和由FFT得到的特征向量(幅值谱)进行比较.结果表明:对于切削过程产生的振动信号采用AR模型得到的特征参数比由FFT得到的幅值谱更能有效地表征这一过程中刀具的工作状态.     

地类林种动态变化预测与控制的研究

地类林种动态变化的预测与控制是国土整治及林业发展规划的重要研究内容。本文应用马尔可夫过程理论,根据森林资源连续清查的固定样地调查资料,建立马尔可夫模型,分析预测各地类,林种土地面积的动态状况,提出宏观控制的对策。为土地利用规划,林业生产决策提供了科学的方法与依据。     

油奈选优研究

在注意油选种树丰产因素的基础上．进行选优工作．３ａ来通过初选、复选和决选，采用加权评分法与模糊综合评判，选出了果大质优的优良单株９１００１，可供繁殖推广．     

基于灰色马尔可夫模型的农业用水量预测

将灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型结合,构建灰色马尔可夫预测模型.按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)模型预测,再用马尔可夫模型对预测结果进行优化,使预测精度大大提高.最后以辽河流域某典型区为例,预测结果证明了该模型的优势.     

灰色局势决策在芝麻品种分析中的应用

用灰色系统理论中的灰色局势决策方法，对目标赋权，得到加权灰色局势决策方法，对１９９４年河南省芝麻品种的区试结果进行了分析，综合了７个较重要的指标，排出了８个区试品种的综合优质的优劣次序，从而为新品种的审定提供了一种新的比较全面的量化分析方法，弥补了经典评定方法的不足。     

采用灰色关联分析法综合评价华北地区主栽山药品种

采用灰色关联分析法,综合评价华北地区6个主栽山药品种。结果表明,怀山药最优,以下依次为农大短山药1号、麻山药、汾阳山药、济宁米山药,太谷山药。农大短山药1号作为人工培育品种,栽培表现优秀,是值得大力推广的山药品种。